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[Paper] 효율적인 Deep Demosaicing과 Spatially Downsampled Isotropic Networks
디지털 이미징에서, 이미지 디모자이싱은 색 필터 어레이(CFA)에서 RGB 정보를 복원하는 중요한 첫 단계입니다. 종종 딥러닝은 …
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[Paper] BSAT: B‑Spline Adaptive Tokenizer를 이용한 장기 시계열 예측
장기 시계열 예측에 트랜스포머를 사용하는 경우, 자체 주의(self-attention)의 이차 복잡도와 균일 패칭(uniform patching)의 경직성 때문에 성능이 제한됩니다.
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[Paper] Vision-and-Knowledge 강화 대형 언어 모델을 통한 일반화 가능한 보행자 횡단 행동 추론
보행자 횡단 행동을 추론하기 위한 기존 패러다임은 통계 모델부터 supervised learning methods에 이르기까지 다양하지만, 일반화 능력이 제한적이다.
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[Paper] TeleDoCTR: 도메인 특화 및 맥락 기반 통신 트러블슈팅
Ticket troubleshooting은 티켓팅 시스템을 통해 보고된 문제를 분석하고 해결하는 과정을 의미합니다. 대규모 조직에서 …
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[Paper] 생산 라인 비용 최적화에 유전 알고리즘 활용
이 논문은 생산 라인에서 비용 최적 작업 스케줄링을 위한 유전 알고리즘(GA) 접근법을 제시한다. 시스템은 일련의 직렬 처리 작업 집합으로 구성된다.
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Data의 미래를 이끄는 비주류 직업
당신이 탐색해야 할 비전통적인 경력 경로들 ‘Off-Beat Careers That Are the Future Of Data’ 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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[Paper] 언어 모호성 하의 품질 추정을 위한 Sigmoid Head
Language model (LM) probability은 신뢰할 수 있는 품질 추정기가 아니다, 왜냐하면 자연어는 애매모호하기 때문이다. 여러 출력 옵션이 모두 유효할 때, 모델의 probability…
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[Paper] QSLM: 성능 및 메모리 인식 양자화 프레임워크와 계층적 탐색 전략을 활용한 스파이크 기반 언어 모델
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 높은 성능(예: 정확도) 덕분에 많은 자연어 작업을 해결하는 주요 AI 모델로 부상하고 있습니다…
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[Paper] IRPO: 강화 학습을 통한 Bradley‑Terry 모델 확장
Generative Reward Models (GRMs)는 interpretability, inference-time scalability 및 ... 때문에 reward modeling에서 상당한 연구 관심을 끌고 있습니다.
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[논문] Fast-weight Product Key Memory
현대 언어 모델의 시퀀스 모델링 레이어는 일반적으로 저장 용량과 계산 효율성 사이의 트레이드오프에 직면합니다. Softmax attention은 …
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[Paper] 스파이킹 신경망을 위한 삼요인 지연 학습 규칙
Spiking Neural Networks (SNNs)는 시공간 데이터에서 작동하는 동적 시스템이지만, 학습 가능한 매개변수는 종종 시냅스 가중치에만 제한됩니다, ...
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데이터 스토리텔링의 진정한 도전: 단순성을 위한 Buy-In 확보
명확한 대시보드가 모든 것을 한 화면에 원한다는 이해관계자들을 만났을 때 무슨 일이 일어날까요? 게시물: 데이터 스토리텔링의 진정한 도전: Getting Buy-In for…